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Zeitreihe 2000 bis 2020

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Dokumentation

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Das Bundesamt für Statistik stellt wöchentlich erfasste Todesfallzahlen zur Verfügung.

Todesfälle nach Fünf-Jahres-Altersgruppe, Geschlecht, Woche und Kanton (CSV-Datei) - opendata.swiss

Die Todesfälle werden täglich den Zivilstandsämtern gemeldet und dem BFS im Rahmen der Statistik der natürlichen Bevölkerungsbewegung (BEVNAT) mitgeteilt. Der Melde- und Verarbeitungsprozess dauert in der Regel neun Tage.

Die Referenzbevölkerung ist die ständige Wohnbevölkerung, d.h. die Personen mit ständigem Wohnsitz in der Schweiz. Todesfälle von Personen mit Wohnsitz in der Schweiz, die sich im Ausland ereignet haben, werden gezählt.

Weitere Informationen :

Todesfälle Schweiz (Auszug)

Todesfälle nach Fünf-Jahres-Altersgruppe, Geschlecht, Woche und Kanton (CSV-Datei)

TIME_PERIOD GEO AGE SEX Obs_status Obs_value
2000-W02 CH _T T NA 1698
2015-W06 CH _T T NA 1656
2015-W07 CH _T T NA 1805
2015-W08 CH _T T NA 1772
2015-W09 CH _T T NA 1729
2017-W01 CH _T T NA 1678
2017-W02 CH _T T NA 1731
2017-W03 CH _T T NA 1746
2017-W04 CH _T T NA 1657
2020-W14 CH _T T NA 1836

Wöchentlicher Nachtrag

Logdatei

Datum Status Text
2020-06-16 03:18:26 I END Download
2020-06-16 03:18:26 E Error HTTP error 403.
2020-06-16 03:18:26 I Rest API lesen …
2020-06-16 03:18:26 I START Download
2020-06-13 03:18:28 I END Download
2020-06-13 03:18:28 E Error HTTP error 403.
2020-06-13 03:18:27 I Rest API lesen …
2020-06-13 03:18:27 I START Download
2020-06-12 03:18:22 I END Download
2020-06-12 03:18:22 E Error HTTP error 403.
2020-06-12 03:18:22 I Rest API lesen …
2020-06-12 03:18:22 I START Download
2020-06-11 03:18:32 I END Download
2020-06-11 03:18:32 E Error HTTP error 403.
2020-06-11 03:18:31 I Rest API lesen …
2020-06-11 03:18:31 I START Download
2020-06-10 03:18:49 I END Plausibilisierung
2020-06-10 03:18:49 I ../data/neu_todesfaelle_woche.csv umbenannt in ../data/todesfaelle_woche.csv
2020-06-10 03:18:49 I ../data/todesfaelle_woche.csv umbenannt in ../data/arc_todesfaelle_woche.csv
2020-06-10 03:18:49 I ..in ../data/diff.csv geschrieben !
2020-06-10 03:18:49 I Differenzen in 418 Zeilen mit 1201 Todesfällen ..
2020-06-10 03:18:48 I ..2020-W21 mit 1084 Todesfälle
2020-06-10 03:18:48 I ..2020-W20 mit 39 Todesfälle
2020-06-10 03:18:48 I ..2020-W19 mit 8 Todesfälle
2020-06-10 03:18:48 I ..2020-W18 mit 12 Todesfälle
2020-06-10 03:18:48 I ..2020-W17 mit 6 Todesfälle
2020-06-10 03:18:48 I ..2020-W16 mit 7 Todesfälle
2020-06-10 03:18:48 I ..2020-W15 mit 4 Todesfälle
2020-06-10 03:18:48 I ..2020-W14 mit 5 Todesfälle
2020-06-10 03:18:48 I ..2020 mit 1197 Todesfälle
2020-06-10 03:18:48 I ..2019 mit 4 Todesfälle
2020-06-10 03:18:48 I Validatortabellen erstellt …
2020-06-10 03:18:48 I Referenztabellen erstellt …
2020-06-10 03:18:48 I ../data/neu_todesfaelle_woche.csv gelesen 741606 Zeilen und 9 Spalten
2020-06-10 03:18:47 I ../data/todesfaelle_woche.csv gelesen 740939 Zeilen und 9 Spalten
2020-06-10 03:18:45 I START Plausibilisierung
2020-06-10 03:18:45 I END Download
2020-06-10 03:18:45 I ..CSV in ../data/neu_todesfaelle_woche.csv geschrieben !
2020-06-10 03:18:30 W …./data/neu_todesfaelle_woche.csv wird überschrieben !
2020-06-10 03:18:30 I URL download lesen …
2020-06-10 03:18:30 I ..API in ../data/api.csv geschrieben !
2020-06-10 03:18:30 I . Todesfälle nach Fünf-Jahres-Altersgruppe, Geschlecht, Woche und Kanton (CSV-Datei) vom 2020-06-04T22:45:57.455517
2020-06-10 03:18:29 I Rest API lesen …
2020-06-10 03:18:29 I START Download

Zusätzliche Informationen

Metadatenzugriff API (JSON)

subject name value subject1 name1 value1
1 display_name.en Deaths per week by 5-year age group, sex and canton (CSV file) 2 display_name.en Difference between downloads
1 created 2020-06-04T22:45:57.455517 2 created jetzt
1 format CSV 2 format CSV
1 start_date 2000-01-03T01:00:00 2 start_date dann
1 end_date 2020-05-24T02:00:00 2 end_date heute
---
title: "Mortalitätsmonitoring Schweiz"
knit: (function(input_file, encoding) {
  out_dir <- '_book';
  if (!dir.exists(out_dir)) dir.create(out_dir);
  rmarkdown::render(input_file,
  encoding=encoding,
  output_file=file.path(dirname(input_file), out_dir, 'index.html'))})
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: rows
    social: menu
    source_code: embed
---

```{r setup, include=FALSE}
library(dygraphs) # needs xts
library(dplyr)
library(readr)
source('../R/badgelinks.R')

```

Row
---------------------------------------------------

### Zeitreihe 2000 bis 2020

```{r graph}
# read data with dyfun and convert to timeseries
source('momodyfun.R')
# select sorted timeseries by canton
ktlist <- c('CH','ZH','BE','VD','TI')

dft1 <- dyfun(quos(kanton %in% ktlist))  %>%
  count(kt,date, wt=value, name='value') %>%
  split(.$kt)
dft2 <- dft1[ktlist] # sort the list
tslist <- lapply(dft2, function(x) {
  xts::xts(x$value, order.by = x$date)
  })
tss <- do.call(cbind,tslist)
dygraph(tss, main = "Todesfälle Schweiz") %>% 
  dyOptions(stepPlot = T) %>%
  dyHighlight(highlightCircleSize = 5, 
              highlightSeriesBackgroundAlpha = 0.2,
              hideOnMouseOut = FALSE) %>% 
  dyRangeSelector(dateWindow = c("2013-07-01", as.character(last(dft1[[1]]$date)))) %>%
  dyEvent("2020-3-17", "Lockdown", labelLoc = "bottom")
```


Row {.tabset .tabset-fade}
---------------------------------------------------

### Dokumentation

`r badge`

**Das Bundesamt für Statistik stellt wöchentlich erfasste Todesfallzahlen zur Verfügung.**

Todesfälle nach Fünf-Jahres-Altersgruppe, Geschlecht, Woche und Kanton (CSV-Datei) - [opendata.swiss](https://opendata.swiss/de/dataset?q=%22Todesfälle+nach+Fünf-Jahres-Altersgruppe%22+Kanton)

Die Todesfälle werden täglich den Zivilstandsämtern gemeldet und dem BFS im Rahmen der Statistik der natürlichen Bevölkerungsbewegung (BEVNAT) mitgeteilt. Der Melde- und Verarbeitungsprozess dauert in der Regel neun Tage.

Die Referenzbevölkerung ist die ständige Wohnbevölkerung, d.h. die Personen mit ständigem Wohnsitz in der Schweiz. Todesfälle von Personen mit Wohnsitz in der Schweiz, die sich im Ausland ereignet haben, werden gezählt.

Weitere Informationen :

- Bundesamt für Statistik:  [Todesfälle](https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/statistiken/bevoelkerung/geburten-todesfaelle/todesfaelle.html)
- Bundesamt für Statistik: [Sterblichkeit, Todesursachen](https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/statistiken/gesundheit/gesundheitszustand/sterblichkeit-todesursachen.html)
- Bundesamt für Statistik: [Mortalitätsmonitoring (MOMO)](https://www.experimental.bfs.admin.ch/expstat/de/home/innovative-methoden/momo.html)
- Weltgesundheitsorganisation (WHO): [EUROMOMO](https://www.euromomo.eu/graphs-and-maps/)


### Todesfälle Schweiz (Auszug)

Todesfälle nach Fünf-Jahres-Altersgruppe, Geschlecht, Woche und Kanton (CSV-Datei)

```{r data}
read_csv2('../data/todesfaelle_woche.csv') %>%
  top_n(10) %>%
  knitr::kable()
```

### Wöchentlicher Nachtrag

```{r diff}
dfdiff <- read_csv2('../data/diff.csv') %>% top_n(300)
DT::datatable(dfdiff, class = 'cell-border stripe')
```

### Logdatei

```{r log}
read_csv2('../data/log.csv', col_names = F) %>% 
  purrr::map_df(rev) %>%
  top_n(100) %>%
  knitr::kable(col.names = c('Datum','Status','Text'))
```

### Zusätzliche Informationen

Metadatenzugriff [API (JSON)](https://norman-ds.github.io/momo/json.json)

```{r api, echo = FALSE, results='asis'}
jsonlite::read_json('../data/json.json', simplifyVector = T) %>%
  mutate(subject = 1:n()) %>% 
  select(-download_url) %>%
  tidyr::pivot_longer(-subject) %>%
  split(.$subject) %>%
  bind_cols() %>%
  knitr::kable()
```